Mengeksplorasi himpunan data rambu lalu lintas

Untuk lebih memahami bagaimana fungsi knn() dapat mengklasifikasikan rambu stop, akan membantu jika Anda menelaah himpunan data pelatihan yang digunakan.

Setiap rambu jalan yang pernah diamati dibagi menjadi kisi 4x4, dan tingkat merah, hijau, serta biru untuk masing-masing dari 16 piksel tengah dicatat seperti yang diilustrasikan di sini.

Stop Sign Data Encoding

Hasilnya adalah himpunan data yang merekam sign_type serta 16 x 3 = 48 properti warna dari setiap rambu.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Supervised Learning di R: Klasifikasi

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Gunakan fungsi str() untuk menelaah himpunan data signs.
Gunakan table() untuk menghitung jumlah observasi dari tiap jenis rambu dengan memberikan kolom yang berisi label.
Jalankan perintah aggregate() yang disediakan untuk melihat apakah rata-rata tingkat merah mungkin berbeda menurut jenis rambu.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Examine the structure of the signs dataset


# Count the number of signs of each type
table(___)

# Check r10's average red level by sign type
aggregate(r10 ~ sign_type, data = signs, mean)

Edit dan Jalankan Kode